基于感兴趣区域的改进型 LBP 手指静脉识别
黄艳国,杨训根,周满国
江西理工大学 电气工程与自动化学院
2024-06-29
为进一步提升手指静脉识别算法的识别率,在图像预处理阶段提出一种快速感兴趣区域(RoI)提取方法,简化候选区域提取的计算过程,缩短手指区域提取时间。识别特征则是在局部二值模式(LBP)的基础上,利用邻域像素的平均值代替中心值,通过邻域像素的关系引入,提升了图像的纹理表达效果。 在 SDUMLA 数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,分别取得了 99. 53 % ,99. 74 % 的识别率,表明了算法优良的识别性能与泛化能力。
  • 手指静脉识别
  • 感兴趣区域
  • 局部二值模式
被引用: 3次
年份: 2023年
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内容目录
  • 引 言

  • 1、基本原理

    • 1.1RoI 提取

    • 1.2LALBP

  • 2、基于 LALBP 的静脉图像识别

  • 3、实验结果分析

    • 3.1基于山东数据集

      • 3.11分块选择

      • 3.12训练样本数对比

    • 3.2数据处理与分析设计

  • 4、结 论

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